Data Science/Machine Learning (2) 썸네일형 리스트형 [ML] Statistical Learning - f의 추정, 모수적/비모수적 방법, 예측과 추론, Bias-Variance Trade-off Statistical Learning 머신러닝의 목적은 x를 예측하는 것이 아닌 error를 제외하고 x와 y의 관계를 정의하는 f를 만드는 것입니다. 다시 말해, 입력 변수(x)와 출력 변수(y) 사이의 관계를 모델링하기 위해 함수 f를 추정하는 것이 핵심적인 작업이죠. 이를 통해 새로운 입력 값에 대한 출력 값을 예측하거나, 입력 변수가 어떤 결과에 영향을 미치는지를 추론할 수 있습니다. 이번 장에서는 f를 추정하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 1.1. f(x)를 추정하는 이유 (Why Estimate f?) 함수 f를 만들어내면 좋은 이유는 바로 예측(prediction)과 추론(inference)을 할 수 있기 때문입니다. 여기서 예측이란 한 번도 관측하지 않았던 x에 대해서 y를 예측할 수 .. [ML] An Introduction to Statistical Learning 머신러닝 교재 추천 참고 서적 : An Introduction to Statistical Learning 영미권 대학에서 많이 사용하고 있는 교재인 An Introduction to Statistical Learning with Applications in R은 체계적으로 머신러닝에 대해 배우기 좋은 책입니다. 이번에 서울대학교에서 머신러닝 강의를 들으면서 해당 교재로 공부하며 얻은 인사이트를 공유하려고 합니다. 아래 링크를 통하면 영문판 교재 pdf를 다운로드할 수 있습니다. https://www.stat.berkeley.edu/users/rabbee/s154/ISLR_First_Printing.pdf 아래와 같이 책의 목차만 봐도 필요한 내용만 상세하게 들어가 있는 것을 알 수 있는데요. 앞으로 하나씩 다뤄보도록 하겠습.. 이전 1 다음
